AI-Agent

12.5 搜索场景与最佳实践

何时使用搜索

判断标准

Agent 需要根据问题类型智能判断是否使用搜索：

明确需要搜索的场景：

  1. 时间敏感

    • “今天天气怎么样？”
    • “现在的比特币价格？”
    • “昨晚的比赛结果？”

  2. 版本相关

    • “React 19 有什么新特性？”
    • “最新版本的 Python 有哪些改进？”

  3. 事实验证

    • “GPT-5 发布了吗？”
    • “iPhone 16 什么时候发布？”

  4. 价格查询

    • “RTX 5090 多少钱？”
    • “特斯拉 Model 3 当前价格？”

不需要搜索的场景：

  1. 编程概念

    • “什么是闭包？”
    • “解释 TypeScript 泛型”

  2. 历史知识

    • “二战是什么时候结束的？”
    • “牛顿发现了什么？”

  3. 本地操作

    • “读取当前目录的文件”
    • “运行测试”

系统提示词引导

在系统提示词中指导 LLM 何时使用搜索：

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// src/config.ts

const SEARCH_SYSTEM_PROMPT = `
你是一个有用的 AI 助手，具有联网搜索能力 🔍

## 搜索能力

当用户询问以下类型的问题时，请使用 search 工具：

1. **实时信息** 📰
   - 时事新闻、最新动态
   - 天气、股票价格等实时数据
   - 产品价格、活动状态

2. **最新文档** 📚
   - 技术文档、API 参考
   - 软件版本更新信息
   - 教程和指南

3. **事实查询** 🔍
   - 产品发布信息
   - 人物/公司动态
   - 验证不确定的信息

## 搜索技巧

- 使用简洁明确的搜索关键词
- 对于新闻，添加 topic: "news" 参数
- 对于深度信息，使用 search_depth: "advanced"
- 对于时间范围，添加 days 参数

## 示例

用户: "今天北京天气"
→ 使用 search: {"query": "北京今天天气"}

用户: "React 19 新特性"
→ 使用 search: {"query": "React 19 新特性", "search_depth": "advanced"}

用户: "比特币价格"
→ 使用 search: {"query": "比特币当前价格", "topic": "finance"}
`;

搜索参数调优

search_depth 参数

值 响应时间 数据量 适用场景
basic ~2-3秒 标题+摘要 快速查询、一般信息
advanced ~5-10秒 包含正文 深度分析、技术细节

使用建议：

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// 快速查询
{ query: "北京天气", searchDepth: "basic" }

// 技术深入分析
{ query: "TypeScript 高级类型", searchDepth: "advanced" }

num_results 参数

值 适用场景
3 快速浏览、简单问题
5 默认值，平衡选择
10 全面调研、对比分析

使用建议：

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// 简单查询
{ query: "Python 官网", numResults: 3 }

// 全面调研
{ query: "前端框架对比", numResults: 10 }

days 参数

限制搜索结果的时间范围：

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// 最近 3 天的新闻
{ query: "AI 突破", topic: "news", days: 3 }

// 最近一周的产品更新
{ query: "Chrome 更新", days: 7 }

// 一个月内的技术文章
{ query: "WebAssembly 教程", days: 30 }

topic 参数

topic 描述 使用场景
general 通用搜索 默认选项
news 新闻搜索 时事、动态
finance 财经搜索 股票、价格

使用示例：

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// 查询科技新闻
{ query: "AI 最新进展", topic: "news" }

// 查询股票信息
{ query: "特斯拉股价", topic: "finance" }

查询优化技巧

关键词精简

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// ❌ 冗长的查询
"请帮我搜索一下 React 19 版本都有哪些新的特性和改进"

// ✅ 精简的查询
"React 19 新特性"

使用特定术语

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// ❌ 模糊的查询
"怎么让网页更快"

// ✅ 具体的术语
"网站性能优化 best practices"

组合关键词

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// 添加技术限定词
"TypeScript 5.0 装饰器"

// 添加版本限定
"React 19 Server Components"

// 添加用途限定
"Python 数据可视化 库"

排除法

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// 使用排除符号（某些搜索引擎支持）
"JavaScript framework -Angular"
// 搜索 JavaScript 框架，排除 Angular

错误处理

常见错误及处理

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// 1. API Key 未配置
if (!tavilyClient.isAvailable()) {
  console.warn('搜索服务不可用，使用内置知识回答');
  return await answerWithoutSearch(query);
}

// 2. 搜索结果为空
if (result.results.length === 0) {
  console.log('未找到搜索结果，尝试调整查询词');
  return await retryWithRefinedQuery(query);
}

// 3. API 限流
if (error.message.includes('rate limit')) {
  console.log('API 请求次数超限，等待后重试');
  return await retryAfterDelay(query, 60000);
}

优雅降级策略

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async function searchWithFallback(query: string): Promise<string> {
  try {
    // 尝试搜索
    const result = await searchTool.execute({ query });
    return result.output;
  } catch (error) {
    console.warn(`搜索失败: ${error.message}`);

    // 降级到内置知识
    return await answerFromKnowledge(query);
  }
}

性能优化

批量查询

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// 合并多个相关查询
const queries = ["React 18", "React 19", "React 新版本"];
const combinedQuery = "React 版本历史 18 19 新功能";

并发搜索

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// 并发执行多个搜索
const results = await Promise.all([
  searchTool.execute({ query: "前端框架性能对比" }),
  searchTool.execute({ query: "backend 性能优化" })
]);

缓存预热

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// 预先缓存常见查询
const commonQueries = [
  "React 最新版本",
  "TypeScript 新特性",
  "JavaScript ES2024"
];

for (const query of commonQueries) {
  searchTool.execute({ query });
}

使用示例

示例 1：实时信息查询

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用户: 今天北京天气怎么样？
Agent: [调用 search 工具]
      🔍 搜索结果: "今天北京天气怎么样"

      💡 AI 摘要:
      根据搜索结果，北京今天天气晴朗，气温 15-25°C，
      东南风 3-4 级，空气质量良好。

      根据天气预报，北京今天天气晴朗，气温在 15 到 25 度之间，
      东南风 3 到 4 级。适合外出活动，建议穿着轻薄外套。

示例 2：技术文档查找

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用户: React 19 有什么新特性？
Agent: [调用 search 工具，search_depth: "advanced"]
      🔍 搜索结果: "React 19 新特性"

      💡 AI 摘要:
      React 19 引入了服务器组件的稳定版本、新的 Actions API、
      改进的表单处理、use() hook 用于 Context 和 refs...

      React 19 主要新特性包括：

      1. **服务器组件** - 正式稳定版本
      2. **Actions** - 简化表单和异步操作
      3. **use() hook** - 替代 useContext 和 useRef
      4. **并发渲染改进** - 更好的性能
      5. **新组件** - <form>、<input> 等

示例 3：价格查询

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用户: iPhone 15 Pro Max 当前价格是多少？
Agent: [调用 search 工具，topic: "finance"]
      🔍 搜索结果: "iPhone 15 Pro Max 价格"

      💡 AI 摘要:
      根据搜索结果，iPhone 15 Pro Max 在中国的起售价为 9999 元（256GB）。

      根据苹果官网和授权经销商的信息：
      - 256GB: 9999 元
      - 512GB: 11999 元
      - 1TB: 13999 元

      价格可能因促销活动和渠道有所不同。

小结与最佳实践总结

搜索最佳实践清单

  • 判断必要性：确认问题需要最新信息
  • 精简查询：使用简洁明确的关键词
  • 选择参数：根据场景选择合适的参数
  • 处理错误：优雅处理 API 失败情况
  • 利用缓存：合理设置 TTL 避免重复请求
  • 控制成本：注意 API 调用次数限制

性能指标

指标 建议值
基础搜索响应时间 ~2-3 秒
深度搜索响应时间 ~5-10 秒
缓存响应时间 < 100ms
缓存命中率 > 50%

第十二章总结

本章详细介绍了联网搜索功能的实现：

12.1 搜索能力的重要性

  • LLM 知识截止问题
  • 实时信息获取场景
  • 搜索与推理的结合

12.2 Tavily API 集成

  • Tavily 服务介绍
  • API 注册和配置
  • SDK 集成方法

12.3 搜索工具实现

  • SearchTool 类设计
  • execute 方法实现
  • LLM 函数调用集成

12.4 结果缓存机制

  • 缓存设计原理
  • TTL 管理
  • 缓存统计和监控

12.5 搜索场景与最佳实践

  • 何时使用搜索
  • 参数调优技巧
  • 查询优化方法
  • 错误处理和性能优化

通过本章的学习，你已经掌握了如何在 AI Agent 中集成联网搜索能力，使 Agent 能够获取实时信息，提供更准确的回答。

下一章： 第十三章：MCP 集成

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